【转】谷歌地图的级别与对应比例尺及分辨率探究

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谷歌推出的免费在线卫星地图、电子地图也已经有些年头了，无论是出于个人爱好还是商业目的，大家都在分享谷歌提供的这份丰盛的免费午餐。
至于如何获取谷歌的免费地图，这个不用多讲，百度一下就能找到各种谷歌地图下载器工具。以截屏方式获取的，或直接从谷歌服务器上下载的，收费的，免费的，应用尽有，这个不是今天我们要讨论的主题！
谷歌的免费地图是容易下载的，但没有哪款地图下载器工具是有比例显示的，这个问题很严重！即便是简单的应用，如打印个挂图什么的也需要有比例尺作参照，如果要作深层次的专业应用，比例尺就更重要了，是必须的，也是必不可缺少的。
目前谷歌地图大概分为22个层级（国内一般只到20级，国外有20级以上的），每个层级比例尺不相同，如果我们能知道每个图层的比例尺对于我们下载来说也是件很轻松的事，可以直接选择下载适合自已应用比例的层级，何乐而不为？
为了方便他人，也方便自已，今天就来分析解决这一问题：探究谷歌地图各层级的对应比例尺和分辨率！

一、什么是比例尺？
比例尺是表示图上距离比实地距离缩小的程度，也叫缩尺。公式为：比例尺=图上距离/实地距离。比例尺有三种表示方法:数字式，线段式，和文字式。三种表示方法可以互换。根据地图的用途，所表示地区范围的大小、图幅的大小和表示内容的详略等不同情况，制图选用的比例尺有大有小。地图比例尺中,通常大于二十万分之一的地图称为大比例尺地图；比例尺介于二十万分之一至一百万分之一之间的地图，称为中比例尺地图；比例尺小于一百万分之一的地图，称为小比例尺地图。在同样图幅上，比例尺越大，地图所表示的范围越小，图内表示的内容越详细，精度越高；比例尺越小，地图上所表示的范围越大，反映的内容越简略，精确度越低。一般讲，大比例尺地图，内容详细，几何精度高，可用于图上测量。小比例尺地图，内容概括性强，不宜于进行图上测量。

二、什么是分辨率
我们这里探讨的分辨率是指卫星影像分辨率。
像素是构成数字图像的最小单位，数字图像分辨率是用于描述构成像素密集程度单位，一般以DPI（每英寸影像所包含的像素数）来表示，分辨率越大，则像素越小。以电脑屏幕为例，800*600个像素与640*480个像素相比较，前者像素小，分辨率大，画面更细致。遥感影像地面分辨率是指在影像上能够分辨地面最小影物的大小，一般以一个像素代表地面的大小来表示，通常所讲的2米分辨率是指一个像素表示地面大约2米*2米的面积，对于遥感影像而言，分辨率通常是指地面分辨率。

二、如何获取谷歌地图比例尺和分辨率
打开Google Map网址http://ditu.google.cn，在页面的左下方我们可以看到，如下图所示的比例尺。

如图所示，左边是级别控制区，每个刻度对应一个级别，最下方是第二级，这里我们的当前截图的级别是第11级。图中的左下方是显示的比例尺，这个不是标准意义的比例尺，但它表达了当前一个距离所代表的像素个数，这里是10公里对应72个像素。

对应的像素值可以通过截取刻度之间的图片到看图软件中查看，这里我们放到Photoshop6.0中，如下图所示。

点击“图像”菜单中的“图像大小”，显示如下对话框，可以得知10公里对应的宽度值为72像素，图像实际距离为2.54厘米，图像分辨率为72dpi(像素/英寸)。

综合以上参数，我们可以推算出此图像的比例尺和空间分辨率如下：
Ø
比例尺
10公里 = 1000000 厘米
1000000 /2.54 = 393700，约为40万：1
Ø
空间分辨率
10公里 = 10000米
10000 / 72= 138.888888（米/像素），约等于139米/像素。
用此方法，我们可以推算出各级比例尺和分辨率，由于投影变形和纬度值不同，可能不同地方的比例尺会有一定差异，这里计算出的比例尺和分辨率仅以成都为例，仅供参考！

各级比例尺及空间分辨率列表

第21级          10米        72       2.54厘米     72dip   393.70(1000/2.54)  0.138(10/72)米/像素   

第22级          5米          72       2.54厘米     72dip   196.85(500/2.54)  0.0694(5/72)米/像素

有了这个表，我们基本上可以在需要用的时候查询各级比例尺了，不同的地域差别也应该不是很大，还是能为工作带些许方便的。
另外，如果需要打印或喷绘，则有一点需要注意，以PhotoShop为例，如下图所示。

图中红色框选的地方就是我们输入的图像分辨率。如果此时打印机的打印分辨率只有300dpi，图像的输出的比例尺不变，但是精度信息将会在输出时有损失。
图中蓝色框选的复选框，选中这个选项，相当于在当分辨率一定时，改变图像像素大小后，再按照输入的各个参数进行的图像重采样调整，这也会影响图像的空间分辨率，进而影响图像精度，并且由此减小图像的比例尺。

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